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   推荐！国外程序员整理的机器学习资源大全  | 数螺 | NAUT IDEA
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        数螺
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      <p>
       致力于数据科学的推广和知识传播
      </p>
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   <h1>
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         </li>
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           编程语言
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         </li>
        </ul>
       </li>
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      </header>
      <div class="content-text">
       <p>
        英文原文：
        <a href="https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning">
         awesome-machine-learning
        </a>
       </p>
       <p>
        本文汇编了一些机器学习领域的框架、库以及软件（按编程语言排序）。
       </p>
       <p>
        <strong>
         <a href="https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning/blob/master/README.md#c" name="user-content-c">
         </a>
         C++
        </strong>
       </p>
       <p>
        <strong>
         <a href="https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning/blob/master/README.md#compute-vision" name="user-content-compute-vision">
         </a>
         计算机视觉
        </strong>
       </p>
       <ul>
        <li>
         <a href="https://github.com/liuliu/ccv">
          CCV
         </a>
         —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库，新颖的机器视觉库
        </li>
        <li>
         <a href="http://opencv.org/">
          OpenCV
         </a>
         —它提供C++， C, Python, Java 以及 MATLAB 接口，并支持 Windows, Linux， Android and Mac OS 操作系统。
        </li>
       </ul>
       <p>
        <strong>
         <a href="https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning/blob/master/README.md#general-purpose-machine-learning" name="user-content-general-purpose-machine-learning">
         </a>
         通用机器学习
        </strong>
       </p>
       <ul>
        <li>
         <a href="http://www.mlpack.org/">
          MLPack
         </a>
        </li>
        <li>
         <a href="http://dlib.net/ml.html">
          DLib
         </a>
        </li>
        <li>
         <a href="https://code.google.com/p/encog-cpp/">
          ecogg
         </a>
        </li>
        <li>
         <a href="http://image.diku.dk/shark/sphinx_pages/build/html/index.html">
          shark
         </a>
        </li>
       </ul>
       <p>
        <strong>
         <a href="https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning/blob/master/README.md#closure" name="user-content-closure">
         </a>
         Closure
        </strong>
       </p>
       <p>
        <strong>
         通用机器学习
        </strong>
       </p>
       <ul>
        <li>
         <a href="http://www.clojure-toolbox.com/">
          Closure Toolbox
         </a>
         —Clojure 语言库与工具的分类目录
        </li>
       </ul>
       <p>
        <strong>
         <a href="https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning/blob/master/README.md#go" name="user-content-go">
         </a>
         Go
        </strong>
       </p>
       <p>
        <strong>
         <a href="https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning/blob/master/README.md#natural-language-processing" name="user-content-natural-language-processing">
         </a>
         自然语言处理
        </strong>
       </p>
       <ul>
        <li>
         <a href="https://github.com/reiver/go-porterstemmer">
          go-porterstemmer
         </a>
         —一个 Porter 词干提取算法的原生 Go 语言净室实现
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/Rookii/paicehusk">
          paicehusk
         </a>
         —Paice/Husk 词干提取算法的 Go 语言实现
        </li>
        <li>
         <a href="https://bitbucket.org/tebeka/snowball">
          snowball
         </a>
         —Go 语言版的 Snowball 词干提取器
        </li>
       </ul>
       <p>
        <strong>
         通用机器学习
         <a href="https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning/blob/master/README.md#general-purpose-machine-learning-2" name="user-content-general-purpose-machine-learning-2">
         </a>
        </strong>
       </p>
       <ul>
        <li>
         <a href="https://github.com/sjwhitworth/golearn">
          Go Learn
         </a>
         — Go 语言机器学习库
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/daviddengcn/go-pr">
          go-pr
         </a>
         —Go 语言机器学习包.
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/jbrukh/bayesian">
          bayesian
         </a>
         —Go 语言朴素贝叶斯分类库。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/thoj/go-galib">
          go-galib
         </a>
         —Go 语言遗传算法库。
        </li>
       </ul>
       <p>
        <strong>
         数据分析/数据可视化
        </strong>
       </p>
       <ul>
        <li>
         <a href="https://github.com/StepLg/go-graph">
          go-graph
         </a>
         —Go 语言图形库。
        </li>
        <li>
         <a href="http://www.svgopen.org/2011/papers/34-SVGo_a_Go_Library_for_SVG_generation/">
          SVGo
         </a>
         —Go 语言的 SVG 生成库。
        </li>
       </ul>
       <p>
        <strong>
         <a href="https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning/blob/master/README.md#java" name="user-content-java">
         </a>
         Java
        </strong>
       </p>
       <p>
        <strong>
         <a href="https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning/blob/master/README.md#natural-language-processing-1" name="user-content-natural-language-processing-1">
         </a>
         自然语言处理
        </strong>
       </p>
       <ul>
        <li>
         <a href="http://nlp.stanford.edu/software/corenlp.shtml">
          CoreNLP
         </a>
         —斯坦福大学的 CoreNLP 提供一系列的自然语言处理工具，输入原始英语文本，可以给出单词的基本形式（下面 Stanford 开头的几个工具都包含其中）。
        </li>
        <li>
         <a href="http://nlp.stanford.edu/software/lex-parser.shtml">
          Stanford Parser
         </a>
         —一个自然语言解析器。
        </li>
        <li>
         <a href="http://nlp.stanford.edu/software/tagger.shtml">
          Stanford POS Tagger
         </a>
         —一个词性分类器。
        </li>
        <li>
         <a href="http://nlp.stanford.edu/software/CRF-NER.shtml">
          Stanford Name Entity Recognizer
         </a>
         —Java 实现的名称识别器
        </li>
        <li>
         <a href="http://nlp.stanford.edu/software/segmenter.shtml">
          Stanford Word Segmenter
         </a>
         —分词器，很多 NLP 工作中都要用到的标准预处理步骤。
        </li>
        <li>
         <a href="http://nlp.stanford.edu/software/tregex.shtml">
          Tregex， Tsurgeon and Semgrex
         </a>
         —用来在树状数据结构中进行模式匹配，基于树关系以及节点匹配的正则表达式（名字是“tree regular expressions”的缩写）。
        </li>
        <li>
         <a href="http://nlp.stanford.edu/software/phrasal/">
          Stanford Phrasal:
         </a>
         最新的基于统计短语的机器翻译系统，
         <a href="http://nlp.stanford.edu/software/phrasal/">
         </a>
         java 编写
        </li>
        <li>
         <a href="http://nlp.stanford.edu/software/tokensregex.shtml">
          Stanford Tokens Regex
         </a>
         —用以定义文本模式的框架。
        </li>
        <li>
         <a href="http://nlp.stanford.edu/software/sutime.shtml">
          Stanford Temporal Tagger
         </a>
         —SUTime 是一个识别并标准化时间表达式的库。
        </li>
        <li>
         <a href="http://nlp.stanford.edu/software/patternslearning.shtml">
          Stanford SPIED
         </a>
         —在种子集上使用模式，以迭代方式从无标签文本中学习字符实体
        </li>
        <li>
         <a href="http://nlp.stanford.edu/software/tmt/tmt-0.4/">
          Stanford Topic Modeling Toolbox
         </a>
         —为社会科学家及其他希望分析数据集的人员提供的主题建模工具。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/twitter/twitter-text-java">
          Twitter Text Java
         </a>
         —Java 实现的推特文本处理库
        </li>
        <li>
         <a href="http://mallet.cs.umass.edu/">
          MALLET
         </a>
         -—基于 Java 的统计自然语言处理、文档分类、聚类、主题建模、信息提取以及其他机器学习文本应用包。
        </li>
        <li>
         <a href="https://opennlp.apache.org/">
          OpenNLP
         </a>
         —处理自然语言文本的机器学习工具包。
        </li>
        <li>
         <a href="http://alias-i.com/lingpipe/index.html">
          LingPipe
         </a>
         —使用计算机语言学处理文本的工具包。
         <strong>
          <a href="https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning/blob/master/README.md#general-purpose-machine-learning-3" name="user-content-general-purpose-machine-learning-3">
          </a>
         </strong>
        </li>
       </ul>
       <p>
        <strong>
         通用机器学习
        </strong>
       </p>
       <ul>
        <li>
         <a href="http://spark.apache.org/docs/latest/mllib-guide.html">
          MLlib in Apache Spark
         </a>
         —Spark 中的分布式机器学习程序库
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/apache/mahout">
          Mahout
         </a>
         —分布式的机器学习库
        </li>
        <li>
         <a href="http://nlp.stanford.edu/software/classifier.shtml">
          Stanford Classifier
         </a>
         —斯坦福大学的分类器
        </li>
        <li>
         <a href="http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/">
          Weka
         </a>
         —Weka 是数据挖掘方面的机器学习算法集。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/cloudera/oryx">
          ORYX
         </a>
         —提供一个简单的大规模实时机器学习/预测分析基础架构。
        </li>
       </ul>
       <p>
        <strong>
         <a href="https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning/blob/master/README.md#data-analysis--data-visualization-1" name="user-content-data-analysis--data-visualization-1">
         </a>
         数据分析/数据可视化
        </strong>
       </p>
       <ul>
        <li>
         <a href="https://github.com/apache/hadoop-mapreduce">
          Hadoop
         </a>
         —大数据分析平台
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/apache/spark">
          Spark
         </a>
         —快速通用的大规模数据处理引擎。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/cloudera/impala">
          Impala
         </a>
         —为 Hadoop 实现实时查询
        </li>
       </ul>
       <p>
        <strong>
         <a href="https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning/blob/master/README.md#javascript" name="user-content-javascript">
         </a>
         Javascript
        </strong>
       </p>
       <p>
        <strong>
         <a href="https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning/blob/master/README.md#natural-language-processing-2" name="user-content-natural-language-processing-2">
         </a>
         自然语言处理
        </strong>
       </p>
       <ul>
        <li>
         <a href="https://github.com/twitter/twitter-text-js">
          Twitter-text-js
         </a>
         —JavaScript 实现的推特文本处理库
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/nicktesla/nlpjs">
          NLP.js
         </a>
         —javascript 及 coffeescript 编写的 NLP 工具
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/NaturalNode/natural">
          natural
         </a>
         —Node 下的通用 NLP 工具
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/loadfive/Knwl.js">
          Knwl.js
         </a>
         —JS 编写的自然语言处理器
        </li>
       </ul>
       <p>
        <strong>
         <a href="https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning/blob/master/README.md#data-analysis--data-visualization-2" name="user-content-data-analysis--data-visualization-2">
         </a>
         数据分析/数据可视化
        </strong>
       </p>
       <ul>
        <li>
         <a href="http://d3js.org/">
          D3.js
         </a>
        </li>
        <li>
         <a href="http://www.highcharts.com/">
          High Charts
         </a>
        </li>
        <li>
         <a href="http://nvd3.org/">
          NVD3.js
         </a>
        </li>
        <li>
         <a href="http://dc-js.github.io/dc.js/">
          dc.js
         </a>
        </li>
        <li>
         <a href="http://www.chartjs.org/">
          chartjs
         </a>
        </li>
        <li>
         <a href="http://dimplejs.org/">
          dimple
         </a>
        </li>
        <li>
         <a href="http://www.amcharts.com/">
          amCharts
         </a>
         <strong>
          <a href="https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning/blob/master/README.md#general-purpose-machine-learning-4" name="user-content-general-purpose-machine-learning-4">
          </a>
         </strong>
        </li>
       </ul>
       <p>
        <strong>
         通用机器学习
        </strong>
       </p>
       <ul>
        <li>
         <a href="http://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/">
          Convnet.js
         </a>
         —训练深度学习模型的 JavaScript 库。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/tixz/clustering.js">
          Clustering.js
         </a>
         —用 JavaScript 实现的聚类算法，供 Node.js 及浏览器使用。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/serendipious/nodejs-decision-tree-id3">
          Decision Trees
         </a>
         —Node.js 实现的决策树，使用 ID3 算法。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/rlidwka/node-fann">
          Node-fann
         </a>
         —Node.js 下的快速人工神经网络库。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/tixz/kmeans.js">
          Kmeans.js
         </a>
         —k-means 算法的简单 Javascript 实现，供 Node.js 及浏览器使用。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/primaryobjects/lda">
          LDA.js
         </a>
         —供 Node.js 用的 LDA 主题建模工具。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/yandongliu/learningjs">
          Learning.js
         </a>
         —逻辑回归/c4.5 决策树的 JavaScript 实现
        </li>
        <li>
         <a href="http://joonku.com/project/machine_learning">
          Machine Learning
         </a>
         —Node.js 的机器学习库。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/nicolaspanel/node-svm">
          Node-SVM
         </a>
         —Node.js 的支持向量机
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/harthur/brain">
          Brain
         </a>
         —JavaScript 实现的神经网络
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/omphalos/bayesian-bandit.js">
          Bayesian-Bandit
         </a>
         —贝叶斯强盗算法的实现，供 Node.js 及浏览器使用。
        </li>
       </ul>
       <p>
        <strong>
         <a href="https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning/blob/master/README.md#julia" name="user-content-julia">
         </a>
         Julia
        </strong>
       </p>
       <p>
        <strong>
         <a href="https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning/blob/master/README.md#general-purpose-machine-learning-5" name="user-content-general-purpose-machine-learning-5">
         </a>
         通用机器学习
        </strong>
       </p>
       <ul>
        <li>
         <a href="https://github.com/JuliaStats/PGM.jl">
          PGM
         </a>
         —Julia 实现的概率图模型框架。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/trthatcher/DA.jl">
          DA
         </a>
         —Julia 实现的正则化判别分析包。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/lindahua/Regression.jl">
          Regression
         </a>
         —回归分析算法包（如线性回归和逻辑回归）。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/dcjones/Loess.jl">
          Local Regression
         </a>
         —局部回归，非常平滑！
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/nutsiepully/NaiveBayes.jl">
          Naive Bayes
         </a>
         —朴素贝叶斯的简单 Julia 实现
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/dmbates/MixedModels.jl">
          Mixed Models
         </a>
         —（统计）混合效应模型的 Julia 包
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/fredo-dedup/SimpleMCMC.jl">
          Simple MCMC
         </a>
         —Julia 实现的基本 mcmc 采样器
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/JuliaStats/Distance.jl">
          Distance
         </a>
         —Julia 实现的距离评估模块
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/bensadeghi/DecisionTree.jl">
          Decision Tree
         </a>
         —决策树分类器及回归分析器
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/compressed/neural.jl">
          Neural
         </a>
         —Julia 实现的神经网络
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/doobwa/MCMC.jl">
          MCMC
         </a>
         —Julia 下的 MCMC 工具
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/JuliaStats/GLM.jl">
          GLM
         </a>
         —Julia 写的广义线性模型包
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/lendle/OnlineLearning.jl">
          Online Learning
         </a>
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/simonster/GLMNet.jl">
          GLMNet
         </a>
         —GMLNet 的 Julia 包装版，适合套索/弹性网模型。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/JuliaStats/Clustering.jl">
          Clustering
         </a>
         —数据聚类的基本函数：k-means, dp-means 等。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/JuliaStats/SVM.jl">
          SVM
         </a>
         —Julia 下的支持向量机。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/JuliaStats/KernelDensity.jl">
          Kernal Density
         </a>
         —Julia 下的核密度估计器
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/JuliaStats/DimensionalityReduction.jl">
          Dimensionality Reduction
         </a>
         —降维算法
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/JuliaStats/NMF.jl">
          NMF
         </a>
         —Julia 下的非负矩阵分解包
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/EricChiang/ANN.jl">
          ANN
         </a>
         —Julia 实现的神经网络
        </li>
       </ul>
       <p>
        <strong>
         <a href="https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning/blob/master/README.md#natural-language-processing-3" name="user-content-natural-language-processing-3">
         </a>
         自然语言处理
        </strong>
       </p>
       <ul>
        <li>
         <a href="https://github.com/slycoder/TopicModels.jl">
          Topic Models
         </a>
         —Julia 下的主题建模
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/johnmyleswhite/TextAnalysis.jl">
          Text Analysis
         </a>
         —Julia 下的文本分析包
        </li>
       </ul>
       <p>
        <strong>
         <a href="https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning/blob/master/README.md#data-analysis--data-visualization-3" name="user-content-data-analysis--data-visualization-3">
         </a>
         数据分析/数据可视化
        </strong>
       </p>
       <ul>
        <li>
         <a href="https://github.com/IainNZ/GraphLayout.jl">
          Graph Layout
         </a>
         —纯 Julia 实现的图布局算法。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/JuliaStats/DataFramesMeta.jl">
          Data Frames Meta
         </a>
         —DataFrames 的元编程工具。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/nfoti/JuliaData">
          Julia Data
         </a>
         —处理表格数据的 Julia 库
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/WizardMac/DataRead.jl">
          Data Read
         </a>
         —从 Stata、SAS、SPSS 读取文件
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/JuliaStats/HypothesisTests.jl">
          Hypothesis Tests
         </a>
         —Julia 中的假设检验包
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/dcjones/Gadfly.jl">
          Gladfly
         </a>
         —Julia 编写的灵巧的统计绘图系统。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/johnmyleswhite/stats.jl">
          Stats
         </a>
         —Julia 编写的统计测试函数包
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/johnmyleswhite/RDatasets.jl">
          RDataSets
         </a>
         —读取R语言中众多可用的数据集的 Julia 函数包。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/JuliaStats/DataFrames.jl">
          DataFrames
         </a>
         —处理表格数据的 Julia 库。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/JuliaStats/Distributions.jl">
          Distributions
         </a>
         —概率分布及相关函数的 Julia 包。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/JuliaStats/DataArrays.jl">
          Data Arrays
         </a>
         —元素值可以为空的数据结构。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/JuliaStats/TimeSeries.jl">
          Time Series
         </a>
         —Julia 的时间序列数据工具包。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/JuliaStats/Sampling.jl">
          Sampling
         </a>
         —Julia 的基本采样算法包
        </li>
       </ul>
       <p>
        <strong>
         <a href="https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning/blob/master/README.md#misc-stuff--presentations" name="user-content-misc-stuff--presentations">
         </a>
         杂项/演示文稿
        </strong>
       </p>
       <ul>
        <li>
         <a href="https://github.com/JuliaDSP/DSP">
          DSP
         </a>
         —数字信号处理
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/JuliaCon/presentations">
          JuliaCon Presentations
         </a>
         —Julia 大会上的演示文稿
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/davidavdav/SignalProcessing">
          SignalProcessing
         </a>
         —Julia 的信号处理工具
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/timholy/Images.jl">
          Images
         </a>
         —Julia 的图片库
        </li>
       </ul>
       <p>
        <strong>
         <a href="https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning/blob/master/README.md#matlab" name="user-content-matlab">
         </a>
        </strong>
       </p>
       <p>
        <strong>
         Lua
        </strong>
       </p>
       <p>
        <strong>
         <a href="https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning#general-purpose-machine-learning-7" name="user-content-general-purpose-machine-learning-7">
         </a>
        </strong>
       </p>
       <p>
        <strong>
         通用机器学习
        </strong>
       </p>
       <ul>
        <li>
         <a href="http://torch.ch/">
          Torch7
         </a>
        </li>
        <li>
         <a href="http://jucor.github.io/torch-cephes">
          cephes
         </a>
         —Cephes 数学函数库，包装成 Torch 可用形式。提供并包装了超过 180 个特殊的数学函数，由 Stephen L. Moshier 开发，是 SciPy 的核心，应用于很多场合。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/torch/graph">
          graph
         </a>
         —供 Torch 使用的图形包。
        </li>
        <li>
         <a href="http://jucor.github.io/torch-randomkit/">
          randomkit
         </a>
         —从 Numpy 提取的随机数生成包，包装成 Torch 可用形式。
        </li>
        <li>
         <a href="http://soumith.ch/torch-signal/signal/">
          signal
         </a>
         —Torch-7 可用的信号处理工具包，可进行 FFT, DCT, Hilbert, cepstrums, stft 等变换。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/torch/nn">
          nn
         </a>
         —Torch 可用的神经网络包。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/torch/nngraph">
          nngraph
         </a>
         —为 nn 库提供图形计算能力。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/clementfarabet/lua---nnx">
          nnx
         </a>
         —一个不稳定实验性的包，扩展 Torch 内置的 nn 库。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/torch/optim">
          optim
         </a>
         —Torch 可用的优化算法库，包括 SGD, Adagrad, 共轭梯度算法， LBFGS, RProp 等算法。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/koraykv/unsup">
          unsup
         </a>
         —Torch 下的非监督学习包。提供的模块与 nn (LinearPsd, ConvPsd, AutoEncoder, …)及独立算法 (k-means, PCA)等兼容。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/clementfarabet/manifold">
          manifold
         </a>
         —操作流形的包。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/koraykv/torch-svm">
          svm
         </a>
         —Torch 的支持向量机库。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/clementfarabet/lbfgs">
          lbfgs
         </a>
         —将 liblbfgs 包装为 FFI 接口。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/clementfarabet/vowpal_wabbit">
          vowpalwabbit
         </a>
         —老版的 vowpalwabbit 对 torch 的接口。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/clementfarabet/lua---opengm">
          OpenGM
         </a>
         —OpenGM 是 C++ 编写的图形建模及推断库，该 binding 可以用 Lua 以简单的方式描述图形，然后用 OpenGM 优化。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/MichaelMathieu/lua---spaghetti">
          sphagetti
         </a>
         —MichaelMathieu 为 torch7 编写的稀疏线性模块。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/ocallaco/LuaSHkit">
          LuaSHKit
         </a>
         —将局部敏感哈希库 SHKit 包装成 lua 可用形式。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/rlowrance/kernel-smoothers">
          kernel smoothing
         </a>
         —KNN、核权平均以及局部线性回归平滑器
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/torch/cutorch">
          cutorch
         </a>
         —torch 的 CUDA 后端实现
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/torch/cunn">
          cunn
         </a>
         —torch 的 CUDA 神经网络实现。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/clementfarabet/lua---imgraph">
          imgraph
         </a>
         —torch 的图像/图形库，提供从图像创建图形、分割、建立树、又转化回图像的例程
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/clementfarabet/videograph">
          videograph
         </a>
         —torch 的视频/图形库，提供从视频创建图形、分割、建立树、又转化回视频的例程
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/marcoscoffier/torch-saliency">
          saliency
         </a>
         —积分图像的代码和工具，用来从快速积分直方图中寻找兴趣点。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/marcoscoffier/lua---stitch">
          stitch
         </a>
         —使用 hugin 拼合图像并将其生成视频序列。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/marcoscoffier/lua---sfm">
          sfm
         </a>
         —运动场景束调整/结构包
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/koraykv/fex">
          fex
         </a>
         —torch 的特征提取包，提供 SIFT 和 dSIFT 模块。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/sermanet/OverFeat">
          OverFeat
         </a>
         —当前最高水准的通用密度特征提取器。
        </li>
        <li>
         <a href="http://numlua.luaforge.net/">
          Numeric Lua
         </a>
        </li>
        <li>
         <a href="http://labix.org/lunatic-python">
          Lunatic Python
         </a>
        </li>
        <li>
         <a href="http://www.scilua.org/">
          SciLua
         </a>
        </li>
        <li>
         <a href="https://bitbucket.org/lucashnegri/lna">
          Lua – Numerical Algorithms
         </a>
        </li>
        <li>
         <a href="http://zrake.webfactional.com/projects/lunum">
          Lunum
         </a>
        </li>
       </ul>
       <p>
        <strong>
         <a href="https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning#demos-and-scripts" name="user-content-demos-and-scripts">
         </a>
         演示及脚本
        </strong>
       </p>
       <ul>
        <li>
         <a href="https://github.com/e-lab/torch7-demos">
          Core torch7 demos repository
         </a>
         .核心 torch7 演示程序库
        </li>
        <li>
         线性回归、逻辑回归
        </li>
        <li>
         人脸检测（训练和检测是独立的演示）
        </li>
        <li>
         基于 mst 的断词器
        </li>
        <li>
         train-a-digit-classifier
        </li>
        <li>
         train-autoencoder
        </li>
        <li>
         optical flow demo
        </li>
        <li>
         train-on-housenumbers
        </li>
        <li>
         train-on-cifar
        </li>
        <li>
         tracking with deep nets
        </li>
        <li>
         kinect demo
        </li>
        <li>
         滤波可视化
        </li>
        <li>
         saliency-networks
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/soumith/galaxyzoo">
          Training a Convnet for the Galaxy-Zoo Kaggle challenge (CUDA demo)
         </a>
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/mbhenaff/MusicTagging">
          Music Tagging
         </a>
         —torch7 下的音乐标签脚本
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/rosejn/torch-datasets">
          torch-datasets
         </a>
         读取几个流行的数据集的脚本，包括：
        </li>
        <li>
         BSR 500
        </li>
        <li>
         CIFAR-10
        </li>
        <li>
         COIL
        </li>
        <li>
         Street View House Numbers
        </li>
        <li>
         MNIST
        </li>
        <li>
         NORB
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/fidlej/aledataset">
          Atari2600
         </a>
         —在 Arcade Learning Environment 模拟器中用静态帧生成数据集的脚本。
        </li>
       </ul>
       <p>
        <strong>
         Matlab
        </strong>
       </p>
       <p>
        <strong>
         <a href="https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning/blob/master/README.md#computer-vision" name="user-content-computer-vision">
         </a>
         计算机视觉
        </strong>
       </p>
       <ul>
        <li>
         <a href="http://www.ifp.illinois.edu/~minhdo/software/contourlet_toolbox.tar">
          Contourlets
         </a>
         —实现轮廓波变换及其使用函数的 MATLAB 源代码
        </li>
        <li>
         <a href="http://www.shearlab.org/index_software.html">
          Shearlets
         </a>
         —剪切波变换的 MATLAB 源码
        </li>
        <li>
         <a href="http://www.curvelet.org/software.html">
          Curvelets
         </a>
         —Curvelet 变换的 MATLAB 源码（Curvelet 变换是对小波变换向更高维的推广，用来在不同尺度角度表示图像。）
        </li>
        <li>
         <a href="http://www.cmap.polytechnique.fr/~peyre/download/">
          Bandlets
         </a>
         —Bandlets 变换的 MATLAB 源码
        </li>
       </ul>
       <p>
        <strong>
         <a href="https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning/blob/master/README.md#natural-language-processing-4" name="user-content-natural-language-processing-4">
         </a>
         自然语言处理
        </strong>
       </p>
       <ul>
        <li>
         <a href="https://amplab.cs.berkeley.edu/2012/05/05/an-nlp-library-for-matlab/">
          NLP
         </a>
         —一个 Matlab 的 NLP 库
        </li>
       </ul>
       <p>
        <strong>
         <a href="https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning/blob/master/README.md#general-purpose-machine-learning-6" name="user-content-general-purpose-machine-learning-6">
         </a>
         通用机器学习
        </strong>
       </p>
       <ul>
        <li>
         <a href="http://www.cs.toronto.edu/~hinton/MatlabForSciencePaper.html">
          Training a deep autoencoder or a classifier on MNIST digits
         </a>
         —在 MNIST 字符数据集上训练一个深度的 autoencoder 或分类器[深度学习]。
        </li>
        <li>
         <a href="http://homepage.tudelft.nl/19j49/t-SNE.html">
          t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding
         </a>
         —获奖的降维技术，特别适合于高维数据集的可视化
        </li>
        <li>
         <a href="http://people.kyb.tuebingen.mpg.de/spider/">
          Spider
         </a>
         —Matlab 机器学习的完整面向对象环境。
        </li>
        <li>
         <a href="http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/#matlab">
          LibSVM
         </a>
         —支持向量机程序库
        </li>
        <li>
         <a href="http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/liblinear/#download">
          LibLinear
         </a>
         —大型线性分类程序库
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/josephmisiti/machine-learning-module">
          Machine Learning Module
         </a>
         —M. A .Girolami 教授的机器学习课程，包括 PDF，讲义及代码。
        </li>
        <li>
         <a href="http://caffe.berkeleyvision.org/">
          Caffe
         </a>
         —考虑了代码清洁、可读性及速度的深度学习框架
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/newfolder/PRT">
          Pattern Recognition Toolbox
         </a>
         —Matlab 中的模式识别工具包，完全面向对象
        </li>
       </ul>
       <p>
        <strong>
         数据分析/数据可视化
         <a href="https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning/blob/master/README.md#data-analysis--data-visualization-4" name="user-content-data-analysis--data-visualization-4">
         </a>
        </strong>
       </p>
       <ul>
        <li>
         <a href="https://www.cs.purdue.edu/homes/dgleich/packages/matlab_bgl/">
          matlab_gbl
         </a>
         —处理图像的 Matlab 包
        </li>
        <li>
         <a href="http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/24134-gaimc---graph-algorithms-in-matlab-code">
          gamic
         </a>
         —图像算法纯 Matlab 高效实现，对 MatlabBGL 的 mex 函数是个补充。
        </li>
       </ul>
       <p>
        <strong>
         <a href="https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning/blob/master/README.md#python" name="user-content-python">
         </a>
        </strong>
       </p>
       <p>
        <strong>
         .NET
        </strong>
       </p>
       <p>
        <strong>
         <a href="https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning#computer-vision-3" name="user-content-computer-vision-3">
         </a>
         计算机视觉
        </strong>
       </p>
       <ul>
        <li>
         <a href="https://code.google.com/p/opencvdotnet/">
          OpenCVDotNet
         </a>
         —包装器，使 .NET 程序能使用 OpenCV 代码
        </li>
        <li>
         <a href="http://www.emgu.com/wiki/index.php/Main_Page">
          Emgu CV
         </a>
         —跨平台的包装器，能在 Windows, Linus, Mac OS X, iOS, 和 Android 上编译。
        </li>
       </ul>
       <p>
        <strong>
         <a href="https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning#natural-language-processing-6" name="user-content-natural-language-processing-6">
         </a>
         自然语言处理
        </strong>
       </p>
       <ul>
        <li>
         <a href="https://github.com/sergey-tihon/Stanford.NLP.NET/">
          Stanford.NLP for .NET
         </a>
         —斯坦福大学 NLP 包在 .NET 上的完全移植，还可作为 NuGet 包进行预编译。
        </li>
       </ul>
       <p>
        <strong>
         <a href="https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning#general-purpose-machine-learning-9" name="user-content-general-purpose-machine-learning-9">
         </a>
         通用机器学习
        </strong>
       </p>
       <ul>
        <li>
         <a href="http://www.nuget.org/packages/Accord.MachineLearning/">
          Accord.MachineLearning
         </a>
         —支持向量机、决策树、朴素贝叶斯模型、K-means、高斯混合模型和机器学习应用的通用算法，例如：随机抽样一致性算法、交叉验证、网格搜索。这个包是 Accord.NET 框架的一部分。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/fsprojects/Vulpes">
          Vulpes
         </a>
         —F#语言实现的 Deep belief 和深度学习包，它在 Alea.cuBase 下利用 CUDA GPU 来执行。
        </li>
        <li>
         <a href="http://www.nuget.org/packages/encog-dotnet-core/">
          Encog
         </a>
         —先进的神经网络和机器学习框架，包括用来创建多种网络的类，也支持神经网络需要的数据规则化及处理的类。它的训练采用多线程弹性传播。它也能使用 GPU 加快处理时间。提供了图形化界面来帮助建模和训练神经网络。
        </li>
        <li>
         <a href="http://bragisoft.com/">
          Neural Network Designer
         </a>
         —这是一个数据库管理系统和神经网络设计器。设计器用 WPF 开发，也是一个 UI，你可以设计你的神经网络、查询网络、创建并配置聊天机器人，它能问问题，并从你的反馈中学习。这些机器人甚至可以从网络搜集信息用来输出，或是用来学习。
        </li>
       </ul>
       <p>
        <strong>
         <a href="https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning#data-analysis--data-visualization-6" name="user-content-data-analysis--data-visualization-6">
         </a>
         数据分析/数据可视化
        </strong>
       </p>
       <ul>
        <li>
         <a href="http://www.nuget.org/packages/numl/">
          numl
         </a>
         —numl 这个机器学习库，目标就是简化预测和聚类的标准建模技术。
        </li>
        <li>
         <a href="http://www.nuget.org/packages/MathNet.Numerics/">
          Math.NET Numerics
         </a>
         —Math.NET 项目的数值计算基础，着眼提供科学、工程以及日常数值计算的方法和算法。支持 Windows, Linux 和 Mac 上的 .Net 4.0, .Net 3.5 和 Mono ，Silverlight 5, WindowsPhone/SL 8, WindowsPhone 8.1 以及装有 PCL Portable Profiles 47 及 344 的 Windows 8， 装有 Xamarin 的 Android/iOS 。
        </li>
        <li>
         <a href="http://research.microsoft.com/en-us/projects/sho/">
          Sho
         </a>
         —Sho 是数据分析和科学计算的交互式环境，可以让你将脚本（IronPython 语言）和编译的代码（.NET）无缝连接，以快速灵活的建立原型。这个环境包括强大高效的库，如线性代数、数据可视化，可供任何 .NET 语言使用，还为快速开发提供了功能丰富的交互式 shell。
        </li>
       </ul>
       <p>
        <strong>
         Python
        </strong>
       </p>
       <p>
        <strong>
         计算机视觉
        </strong>
       </p>
       <ul>
        <li>
         <a href="http://simplecv.org/">
          SimpleCV
         </a>
         —开源的计算机视觉框架，可以访问如 OpenCV 等高性能计算机视觉库。使用 Python 编写，可以在 Mac、Windows 以及 Ubuntu 上运行。
        </li>
       </ul>
       <p>
        <strong>
         <a href="https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning/blob/master/README.md#natural-language-processing-5" name="user-content-natural-language-processing-5">
         </a>
         自然语言处理
        </strong>
       </p>
       <ul>
        <li>
         <a href="http://www.nltk.org/">
          NLTK
         </a>
         —一个领先的平台，用来编写处理人类语言数据的 Python 程序
        </li>
        <li>
         <a href="http://www.clips.ua.ac.be/pattern">
          Pattern
         </a>
         —Python 可用的 web 挖掘模块，包括自然语言处理、机器学习等工具。
        </li>
        <li>
         <a href="http://textblob.readthedocs.org/">
          TextBlob
         </a>
         —为普通自然语言处理任务提供一致的 API，以 NLTK 和 Pattern 为基础，并和两者都能很好兼容。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/fxsjy/jieba#jieba-1">
          jieba
         </a>
         —中文断词工具。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/isnowfy/snownlp">
          SnowNLP
         </a>
         —中文文本处理库。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/victorlin/loso">
          loso
         </a>
         —另一个中文断词库。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/duanhongyi/genius">
          genius
         </a>
         —基于条件随机域的中文断词库。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/pprett/nut">
          nut
         </a>
         —自然语言理解工具包。
        </li>
       </ul>
       <p>
        <strong>
         <a href="https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning/blob/master/README.md#general-purpose-machine-learning-7" name="user-content-general-purpose-machine-learning-7">
         </a>
         通用机器学习
        </strong>
       </p>
       <ul>
        <li>
         <a href="https://github.com/CamDavidsonPilon/Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers">
          Bayesian Methods for Hackers
         </a>
         —Python 语言概率规划的电子书
        </li>
        <li>
         <a href="http://spark.apache.org/docs/latest/mllib-guide.html">
          MLlib in Apache Spark
         </a>
         —Spark 下的分布式机器学习库。
        </li>
        <li>
         <a href="http://scikit-learn.org/">
          scikit-learn
         </a>
         —基于 SciPy 的机器学习模块
        </li>
        <li>
         <a href="http://graphlab.com/products/create/docs/">
          graphlab-create
         </a>
         —包含多种机器学习模块的库（回归，聚类，推荐系统，图分析等），基于可以磁盘存储的 DataFrame。
        </li>
        <li>
         <a href="https://bigml.com/">
          BigML
         </a>
         —连接外部服务器的库。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/clips/pattern">
          pattern
         </a>
         —Python 的 web 挖掘模块
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/numenta/nupic">
          NuPIC
         </a>
         —Numenta 公司的智能计算平台。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/lisa-lab/pylearn2">
          Pylearn2
         </a>
         —基于 Theano 的机器学习库。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/hannes-brt/hebel">
          hebel
         </a>
         —Python 编写的使用 GPU 加速的深度学习库。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/piskvorky/gensim">
          gensim
         </a>
         —主题建模工具。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/pybrain/pybrain">
          PyBrain
         </a>
         —另一个机器学习库。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/muricoca/crab">
          Crab
         </a>
         —可扩展的、快速推荐引擎。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/ocelma/python-recsys">
          python-recsys
         </a>
         —Python 实现的推荐系统。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/AllenDowney/ThinkBayes">
          thinking bayes
         </a>
         —关于贝叶斯分析的书籍
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/echen/restricted-boltzmann-machines">
          Restricted Boltzmann Machines
         </a>
         —Python 实现的受限波尔兹曼机。[深度学习]。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/pprett/bolt">
          Bolt
         </a>
         —在线学习工具箱。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/patvarilly/CoverTree">
          CoverTree
         </a>
         —cover tree 的 Python 实现，scipy.spatial.kdtree 便捷的替代。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/nilearn/nilearn">
          nilearn
         </a>
         —Python 实现的神经影像学机器学习库。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/shogun-toolbox/shogun">
          Shogun
         </a>
         —机器学习工具箱。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/perone/Pyevolve">
          Pyevolve
         </a>
         —遗传算法框架。
        </li>
        <li>
         <a href="http://caffe.berkeleyvision.org/">
          Caffe
         </a>
         —考虑了代码清洁、可读性及速度的深度学习框架
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/breze-no-salt/breze">
          breze
         </a>
         —深度及递归神经网络的程序库，基于 Theano。
        </li>
       </ul>
       <p>
        <strong>
         <a href="https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning/blob/master/README.md#data-analysis--data-visualization-5" name="user-content-data-analysis--data-visualization-5">
         </a>
         数据分析/数据可视化
        </strong>
       </p>
       <ul>
        <li>
         <a href="http://www.scipy.org/">
          SciPy
         </a>
         —基于 Python 的数学、科学、工程开源软件生态系统。
        </li>
        <li>
         <a href="http://www.numpy.org/">
          NumPy
         </a>
         —Python 科学计算基础包。
        </li>
        <li>
         <a href="http://numba.pydata.org/">
          Numba
         </a>
         —Python 的低级虚拟机 JIT 编译器，Cython and NumPy 的开发者编写，供科学计算使用
        </li>
        <li>
         <a href="https://networkx.github.io/">
          NetworkX
         </a>
         —为复杂网络使用的高效软件。
        </li>
        <li>
         <a href="http://pandas.pydata.org/">
          Pandas
         </a>
         —这个库提供了高性能、易用的数据结构及数据分析工具。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/avelino/mining">
          Open Mining
         </a>
         —Python 中的商业智能工具（Pandas web 接口）。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/pymc-devs/pymc">
          PyMC
         </a>
         —MCMC 采样工具包。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/quantopian/zipline">
          zipline
         </a>
         —Python 的算法交易库。
        </li>
        <li>
         <a href="https://pydy.org/">
          PyDy
         </a>
         —全名 Python Dynamics，协助基于 NumPy， SciPy， IPython 以及 matplotlib 的动态建模工作流。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/sympy/sympy">
          SymPy
         </a>
         —符号数学 Python 库。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/statsmodels/statsmodels">
          statsmodels
         </a>
         —Python 的统计建模及计量经济学库。
        </li>
        <li>
         <a href="http://www.astropy.org/">
          astropy
         </a>
         —Python 天文学程序库，社区协作编写
        </li>
        <li>
         <a href="http://matplotlib.org/">
          matplotlib
         </a>
         —Python 的 2D 绘图库。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/ContinuumIO/bokeh">
          bokeh
         </a>
         —Python 的交互式 Web 绘图库。
        </li>
        <li>
         <a href="https://plot.ly/python">
          plotly
         </a>
         —Python and matplotlib 的协作 web 绘图库。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/wrobstory/vincent">
          vincent
         </a>
         —将 Python 数据结构转换为 Vega 可视化语法。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/mikedewar/d3py">
          d3py
         </a>
         —Python 的绘图库，基于 D3.js。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/yhat/ggplot">
          ggplot
         </a>
         —和R语言里的 ggplot2 提供同样的 API。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/kartograph/kartograph.py">
          Kartograph.py
         </a>
         —Python 中渲染 SVG 图的库，效果漂亮。
        </li>
        <li>
         <a href="http://pygal.org/">
          pygal
         </a>
         —Python 下的 SVG 图表生成器。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/twitter/pycascading">
          pycascading
         </a>
        </li>
       </ul>
       <p>
        <strong>
         杂项脚本/iPython 笔记/代码库
         <a href="https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning/blob/master/README.md#misc-scripts--ipython-notebooks--codebases" name="user-content-misc-scripts--ipython-notebooks--codebases">
         </a>
        </strong>
       </p>
       <ul>
        <li>
         <a href="https://github.com/rasbt/pattern_classification">
          pattern_classification
         </a>
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/Wavelets/ThinkStats2">
          thinking stats 2
         </a>
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/hyperopt/hyperopt-sklearn">
          hyperopt
         </a>
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/numenta/nupic">
          numpic
         </a>
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/ged-lab/2012-paper-diginorm">
          2012-paper-diginorm
         </a>
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/ogrisel/notebooks">
          ipython-notebooks
         </a>
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/CamDavidsonPilon/decision-weights">
          decision-weights
         </a>
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/Wavelets/sarah-palin-lda">
          Sarah Palin LDA
         </a>
         —Sarah Palin 关于主题建模的电邮。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/Wavelets/diffusion-segmentation">
          Diffusion Segmentation
         </a>
         —基于扩散方法的图像分割算法集合。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/Wavelets/scipy-tutorials">
          Scipy Tutorials
         </a>
         —SciPy 教程，已过时，请查看 scipy-lecture-notes
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/marcelcaraciolo/crab">
          Crab
         </a>
         —Python 的推荐引擎库。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/maxsklar/BayesPy">
          BayesPy
         </a>
         —Python 中的贝叶斯推断工具。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/GaelVaroquaux/scikit-learn-tutorial">
          scikit-learn tutorials
         </a>
         —scikit-learn 学习笔记系列
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/madhusudancs/sentiment-analyzer">
          sentiment-analyzer
         </a>
         —推特情绪分析器
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/fabianp/group_lasso">
          group-lasso
         </a>
         —坐标下降算法实验，应用于（稀疏）群套索模型。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/mne-tools/mne-python-notebooks">
          mne-python-notebooks
         </a>
         —使用 mne-python 进行 EEG/MEG 数据处理的 IPython 笔记
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/jvns/pandas-cookbook">
          pandas cookbook
         </a>
         —使用 Python pandas 库的方法书。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/BRML/climin">
          climin
         </a>
         —机器学习的优化程序库，用 Python 实现了梯度下降、LBFGS、rmsprop、adadelta 等算法。
        </li>
       </ul>
       <p>
        <strong>
         <a href="https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning/blob/master/README.md#kaggle-competition-source-code" name="user-content-kaggle-competition-source-code">
         </a>
         Kaggle 竞赛源代码
        </strong>
       </p>
       <ul>
        <li>
         <a href="https://github.com/hammer/wikichallenge">
          wiki challange
         </a>
         —Kaggle 上一个维基预测挑战赛 Dell Zhang 解法的实现。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/amueller/kaggle_insults">
          kaggle insults
         </a>
         —Kaggle 上”从社交媒体评论中检测辱骂“竞赛提交的代码
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/MLWave/kaggle_acquire-valued-shoppers-challenge">
          kaggle_acquire-valued-shoppers-challenge
         </a>
         —Kaggle 预测回头客挑战赛的代码
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/zygmuntz/kaggle-cifar">
          kaggle-cifar
         </a>
         —Kaggle 上 CIFAR-10 竞赛的代码，使用 cuda-convnet
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/zygmuntz/kaggle-blackbox">
          kaggle-blackbox
         </a>
         —Kaggle 上 blackbox 赛代码，关于深度学习。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/zygmuntz/kaggle-accelerometer">
          kaggle-accelerometer
         </a>
         —Kaggle 上加速度计数据识别用户竞赛的代码
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/zygmuntz/kaggle-advertised-salaries">
          kaggle-advertised-salaries
         </a>
         —Kaggle 上用广告预测工资竞赛的代码
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/zygmuntz/kaggle-amazon">
          kaggle amazon
         </a>
         —Kaggle 上给定员工角色预测其访问需求竞赛的代码
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/zygmuntz/kaggle-bestbuy_big">
          kaggle-bestbuy_big
         </a>
         —Kaggle 上根据 bestbuy 用户查询预测点击商品竞赛的代码（大数据版）
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/zygmuntz/kaggle-bestbuy_small">
          kaggle-bestbuy_small
         </a>
         —Kaggle 上根据 bestbuy 用户查询预测点击商品竞赛的代码（小数据版）
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/kastnerkyle/kaggle-dogs-vs-cats">
          Kaggle Dogs vs. Cats
         </a>
         —Kaggle 上从图片中识别猫和狗竞赛的代码
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/benanne/kaggle-galaxies">
          Kaggle Galaxy Challenge
         </a>
         —Kaggle 上遥远星系形态分类竞赛的优胜代码
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/zygmuntz/kaggle-gender">
          Kaggle Gender
         </a>
         —Kaggle 竞赛：从笔迹区分性别
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/zygmuntz/kaggle-merck">
          Kaggle Merck
         </a>
         —Kaggle 上预测药物分子活性竞赛的代码（默克制药赞助）
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/zygmuntz/kaggle-stackoverflow">
          Kaggle Stackoverflow
         </a>
         —Kaggle 上 预测 Stack Overflow 网站问题是否会被关闭竞赛的代码
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/zygmuntz/wine-quality">
          wine-quality
         </a>
         —预测红酒质量。
        </li>
       </ul>
       <p>
        <strong>
         <a href="https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning/blob/master/README.md#ruby" name="user-content-ruby">
         </a>
         Ruby
        </strong>
       </p>
       <p>
        <strong>
         <a href="https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning/blob/master/README.md#natural-language-processing-6" name="user-content-natural-language-processing-6">
         </a>
         自然语言处理
        </strong>
       </p>
       <ul>
        <li>
         <a href="https://github.com/louismullie/treat">
          Treat
         </a>
         —文本检索与注释工具包，Ruby 上我见过的最全面的工具包。
        </li>
        <li>
         <a href="http://www.deveiate.org/projects/Linguistics/">
          Ruby Linguistics
         </a>
         —这个框架可以用任何语言为 Ruby 对象构建语言学工具。包括一个语言无关的通用前端，一个将语言代码映射到语言名的模块，和一个含有很有英文语言工具的模块。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/aurelian/ruby-stemmer">
          Stemmer
         </a>
         —使得 Ruby 可用 libstemmer_c中的接口。
        </li>
        <li>
         <a href="http://www.deveiate.org/projects/Ruby-WordNet/">
          Ruby Wordnet
         </a>
         —WordNet 的 Ruby 接口库。
        </li>
        <li>
         <a href="http://sourceforge.net/projects/raspell/">
          Raspel
         </a>
         —aspell 绑定到 Ruby 的接口
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/ealdent/uea-stemmer">
          UEA Stemmer
         </a>
         —UEALite Stemmer 的 Ruby 移植版，供搜索和检索用的保守的词干分析器
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/twitter/twitter-text-rb">
          Twitter-text-rb
         </a>
         —该程序库可以将推特中的用户名、列表和话题标签自动连接并提取出来。
        </li>
       </ul>
       <p>
        <strong>
         <a href="https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning/blob/master/README.md#general-purpose-machine-learning-8" name="user-content-general-purpose-machine-learning-8">
         </a>
         通用机器学习
        </strong>
       </p>
       <ul>
        <li>
         <a href="https://github.com/tsycho/ruby-machine-learning">
          Ruby Machine Learning
         </a>
         —Ruby 实现的一些机器学习算法。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/mizoR/machine-learning-ruby">
          Machine Learning Ruby
         </a>
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/vasinov/jruby_mahout">
          jRuby Mahout
         </a>
         —精华！在 JRuby 世界中释放了 Apache Mahout 的威力。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/cardmagic/classifier">
          CardMagic-Classifier
         </a>
         —可用贝叶斯及其他分类法的通用分类器模块。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning">
          Neural Networks and Deep Learning
         </a>
         —《神经网络和深度学习》一书的示例代码。
        </li>
       </ul>
       <p>
        <strong>
         数据分析/数据可视化
         <a href="https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning/blob/master/README.md#data-analysis--data-visualization-6" name="user-content-data-analysis--data-visualization-6">
         </a>
        </strong>
       </p>
       <ul>
        <li>
         <a href="https://github.com/alexgutteridge/rsruby">
          rsruby
         </a>
         – Ruby – R bridge
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/chrislo/data_visualisation_ruby">
          data-visualization-ruby
         </a>
         —关于数据可视化的 Ruby Manor 演示的源代码和支持内容
        </li>
        <li>
         <a href="https://www.ruby-toolbox.com/projects/ruby-plot">
          ruby-plot
         </a>
         —将 gnuplot 包装为 Ruby 形式，特别适合将 ROC 曲线转化为 svg 文件。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/zuhao/plotrb">
          plot-rb
         </a>
         —基于 Vega 和 D3 的 ruby 绘图库
        </li>
        <li>
         <a href="http://www.rubyinside.com/scruffy-a-beautiful-graphing-toolkit-for-ruby-194.html">
          scruffy
         </a>
         —Ruby 下出色的图形工具包
        </li>
        <li>
         <a href="http://sciruby.com/">
          SciRuby
         </a>
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/glean/glean">
          Glean
         </a>
         —数据管理工具
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/bioruby/bioruby">
          Bioruby
         </a>
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/nkallen/arel">
          Arel
         </a>
        </li>
       </ul>
       <p>
        <strong>
         <a href="https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning/blob/master/README.md#misc" name="user-content-misc">
         </a>
         Misc
        </strong>
       </p>
       <p>
        <strong>
         杂项
        </strong>
       </p>
       <ul>
        <li>
         <a href="https://github.com/infochimps-labs/big_data_for_chimps">
          Big Data For Chimps
         </a>
         —大数据处理严肃而有趣的指南书
        </li>
       </ul>
       <p>
        <strong>
         <a href="https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning/blob/master/README.md#r" name="user-content-r">
         </a>
         R
        </strong>
       </p>
       <p>
        <strong>
         <a href="https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning/blob/master/README.md#general-purpose-machine-learning-9" name="user-content-general-purpose-machine-learning-9">
         </a>
         通用机器学习
        </strong>
       </p>
       <ul>
        <li>
         <a href="https://github.com/jbrownlee/CleverAlgorithmsMachineLearning">
          Clever Algorithms For Machine Learning
         </a>
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/johnmyleswhite/ML_for_Hackers">
          Machine Learning For Hackers
         </a>
         <a href="https://github.com/johnmyleswhite/ML_for_Hackers">
         </a>
        </li>
        <li>
         <a href="http://cran.r-project.org/web/views/MachineLearning.html">
          Machine Learning Task View on CRAN
         </a>
         —R语言机器学习包列表，按算法类型分组。
        </li>
        <li>
         <a href="http://caret.r-forge.r-project.org/">
          caret
         </a>
         —R语言 150 个机器学习算法的统一接口
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/ecpolley/SuperLearner">
          SuperLearner
         </a>
         and
         <a href="http://cran.r-project.org/web/packages/subsemble/index.html">
          subsemble
         </a>
         —该包集合了多种机器学习算法
        </li>
        <li>
         <a href="http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/">
          Introduction to Statistical Learning
         </a>
        </li>
       </ul>
       <p>
        <strong>
         <a href="https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning/blob/master/README.md#data-analysis--data-visualization-7" name="user-content-data-analysis--data-visualization-7">
         </a>
        </strong>
       </p>
       <p>
        <strong>
         数据分析/数据可视化
        </strong>
       </p>
       <ul>
        <li>
         <a href="http://health.adelaide.edu.au/psychology/ccs/teaching/lsr/">
          Learning Statistics Using R
         </a>
         <a href="http://health.adelaide.edu.au/psychology/ccs/teaching/lsr/">
         </a>
        </li>
        <li>
         <a href="http://ggplot2.org/">
          ggplot2
         </a>
         —基于图形语法的数据可视化包。
        </li>
       </ul>
       <p>
        <strong>
         <a href="https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning/blob/master/README.md#scala" name="user-content-scala">
         </a>
         Scala
        </strong>
       </p>
       <p>
        <strong>
         <a href="https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning/blob/master/README.md#natural-language-processing-7" name="user-content-natural-language-processing-7">
         </a>
         自然语言处理
        </strong>
       </p>
       <ul>
        <li>
         <a href="http://www.scalanlp.org/">
          ScalaNLP
         </a>
         —机器学习和数值计算库的套装
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/scalanlp/breeze">
          Breeze
         </a>
         —Scala 用的数值处理库
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/scalanlp/chalk">
          Chalk
         </a>
         —自然语言处理库。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/factorie/factorie">
          FACTORIE
         </a>
         —可部署的概率建模工具包，用 Scala 实现的软件库。为用户提供简洁的语言来创建关系因素图，评估参数并进行推断。
        </li>
       </ul>
       <p>
        <strong>
         <a href="https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning/blob/master/README.md#data-analysis--data-visualization-8" name="user-content-data-analysis--data-visualization-8">
         </a>
         数据分析/数据可视化
        </strong>
       </p>
       <ul>
        <li>
         <a href="http://spark.apache.org/docs/latest/mllib-guide.html">
          MLlib in Apache Spark
         </a>
         —Spark 下的分布式机器学习库
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/twitter/scalding">
          Scalding
         </a>
         —CAscading 的 Scala 接口
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/twitter/summingbird">
          Summing Bird
         </a>
         —用 Scalding 和 Storm 进行 Streaming MapReduce
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/twitter/algebird">
          Algebird
         </a>
         —Scala 的抽象代数工具
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/xerial/xerial">
          xerial
         </a>
         —Scala 的数据管理工具
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/avibryant/simmer">
          simmer
         </a>
         —化简你的数据，进行代数聚合的 unix 过滤器
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/PredictionIO/PredictionIO">
          PredictionIO
         </a>
         —供软件开发者和数据工程师用的机器学习服务器。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/BIDData/BIDMat">
          BIDMat
         </a>
         —支持大规模探索性数据分析的 CPU 和 GPU 加速矩阵库。
        </li>
       </ul>
       <p>
        <strong>
         <a href="https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning/blob/master/README.md#general-purpose-machine-learning-10" name="user-content-general-purpose-machine-learning-10">
         </a>
         通用机器学习
        </strong>
       </p>
       <ul>
        <li>
         <a href="https://github.com/etsy/Conjecture">
          Conjecture
         </a>
         —Scalding 下可扩展的机器学习框架
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/avibryant/brushfire">
          brushfire
         </a>
         —scalding 下的决策树工具。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/tresata/ganitha">
          ganitha
         </a>
         —基于 scalding 的机器学习程序库
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/bigdatagenomics/adam">
          adam
         </a>
         —使用 Apache Avro, Apache Spark 和 Parquet 的基因组处理引擎，有专用的文件格式，Apache 2 软件许可。
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/bioscala/bioscala">
          bioscala
         </a>
         —Scala 语言可用的生物信息学程序库
        </li>
        <li>
         <a href="https://github.com/BIDData/BIDMach">
          BIDMach
         </a>
         —机器学习 CPU 和 GPU 加速库。
        </li>
       </ul>
       <p>
       </p>
       <p>
        文章出处：博客园
       </p>
      </div>
      <div>
       <strong>
        注：转载文章均来自于公开网络，仅供学习使用，不会用于任何商业用途，如果侵犯到原作者的权益，请您与我们联系删除或者授权事宜，联系邮箱：contact@dataunion.org。转载数盟网站文章请注明原文章作者，否则产生的任何版权纠纷与数盟无关。
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       </a>
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        数据挖掘
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       <a class="tag-link-34" href="http://dataunion.org/category/tech" style="font-size: 20.732283464567pt;" title="404个话题">
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       <a class="tag-link-221" href="http://dataunion.org/category/tech/devl" style="font-size: 18.968503937008pt;" title="193个话题">
        编程语言
       </a>
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      </ul>
      <p class="banquan">
       数盟社区        ，
        做最棒的数据科学社区
      </p>
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